Q&A
もう少しご自身で調査して、疑問点を絞り込んだ方が良いかと思います。
レコメンドのアルゴリズムで協調フィルタリングとランキング学習がありましたが、二つはレコメンドのアルゴリズムのカテゴリとしてどう違うのでしょうか？
レコメンドは
協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの二つに大別されるのですが、
・質問1
ランキング学習は協調フィルタリングに属するのでしょうか？
・質問2
ランキング学習は単体で使うものなのでしょうか？
特に、ランキング学習はlibFMとRankNetのどちらが一般的（人気）でしょうか
・質問3
youtubeのレコメンドアルゴリズムのように協調フィルタリングとランキング学を組み合わせることは可能でしょうか？
質問が多くなってしまい、申し訳ありません。参考になる情報、私見等何でも構いません。
教えていただけないでしょうか？よろしくお願いします
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ランキング学習はあるキーワードや条件に対して最も適合したものを判定する検索アルゴリズムです。例えば、キーワードa,b,cより適切なwebページを検索・表示する場合、何も工夫しないと、該当するワードが存在するページが列挙されます。そこで、各キーワードのヒットした数と重み付けから「より検索条件に適合したもの」を計算し、その結果よりランキングして表示することでユーザビリティがあげようというものが、ランキング学習です。
サービスとして実装する場合、表示を「おすすめ」とすれば、レコメンドになりますが、本質的な処理は検索ということになります。
一方、レコメンドはユーザが好むであろうものを推論することが本質的な処理なので、ランキング学習とは異なるものと考えるべきでしょう。
このレコメンドですが、大別するとユーザベースとアイテムベース(質問の内容ベースに相当)があり、協調フィルタリングはこの両方を統合したものです。
ユーザベースとは、検索するユーザと類似した属性(あるいは検索履歴)を有する他ユーザが好むアイテムからレコメンドすべきアイテムを推論するものです。また、アイテムベースは検索したアイテムと類似した属性(または検索履歴)から好むアイテムを推論するものです。
レコメンドとランキング学習が別物である以上、組み合わせて使用することは不可能ではないと思います。協調フィルタリングでレコメンド対象を決定した後、ランキング学習を使って表示順を改めて決定するというアイデアはあっていいでしょう。
投稿2018/09/29 06:26
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